存储安全问题
1. 数据存储的安全性问题有哪些
主要说的就是泄露风险了,尤其是对于企业而言,数据一般都是存储在员工电脑中的,如果员工泄露数据就会给企业带来很大的损失,如果使用域之盾的话这个问题就变的比较简单了。
2. 如何确保数据安全
1.数据脱敏
数据脱敏是保证数据安全的最基本的手段,脱敏方法有很多,最常用的就是使用可逆加密算法,对入仓每一个敏感字段都需要加密。比如手机号,邮箱,身份证号,银行卡号等信息
2.数据权限控制
需要开发一套完善的数据权限控制体系,最好是能做到字段级别,有些表无关人员是不需要查询的,所以不需要任何权限,有些表部分人需要查询,除数据工程师外,其他人均需要通过OA流程进行权限审批,需要查看哪些表的哪些字段,为什么需要这个权限等信息都需要审批存档。
3.程序检查
有些字段明显是敏感数据,比如身份证号,手机号等信息,但是业务库并没有加密,而且从字段名来看,也很难看出是敏感信息,所以抽取到数据仓库后需要使用程序去统一检测是否有敏感数据,然后根据检测结果让对应负责人去确认是否真的是敏感字段,是否需要加密等。
4.流程化操作
流程化主要是体现在公司内部取数或者外部项目数据同步,取数的时候如果数据量很大或者包含了敏感信息,是需要提OA 审批流程的,让大家知道谁要取这些数据,取这些数据的意义在哪,出了问题可以回溯,快速定位到责任人。开发外部项目的时候,不同公司之间的数据同步,是需要由甲方出具同意书的,否则的话风险太大。
5.敏感sql实时审查及操作日志分析
及时发现敏感sql的执行并询问责任人,事后分析操作日志,查出有问题的操作。
6.部门重视数据安全
把数据安全当做一项KPI去考核,让大家积极的参与到数据安全管理当中去。
3. 数据的“存”“取”安全非常重要,浪潮存储是如何保障的
我们都知道,数据在存储和调用的时候非常容易遇到破坏、遗失等问题,为此浪潮存储提供了周密的解决方案。在“存”的方面,浪潮存储支持多副本、纠删冗余策略,确保数据冗余。支持数据复制功能,通过远程复制实现数据的远端备份和恢复、持续的业务数据支撑、数据的容灾恢复,保证数据存取的持续性、可恢复性、高可用性和安全性。在“用”的方面,浪潮存储对API接口、内部固件数据访问、物理访问接口、维护接口设置访问控制策略,未预留不明确的数据调用接口,敏感数据的访问具有认证、授权或加密机制;对于认证凭据的安全存储,在不需要还原明文的场景下,使用不可逆算法加密。
4. 企业如何保障数据存储安全
企业数据的安全性至关重要,因为它们涉及到企业机密,很多公司在员工入职的时候都要求它们签一份数据保密协议,但这依然不能阻止数据泄露。
一般来说,企业数据可以保存在两个位置,一个是自己手里,也就是私有化部署;一个是服务提供商手里,也就是SaaS。下面我们就分别来介绍一下,到底哪一种数据保存形式更安全。
1. 私有化部署的安全性:数据位置存放在本地
私有化部署将软件直接部署在内网的本地服务器中,数据把握在企业内部。也就是说只要保证企业的服务器不被攻破,那么数据就是安全的,因为他们是可控的。
但是对于私有化部署,企业需要安排专人对服务器维护,保证数据安全,但是大部分企业不会将大部分精力放在服务器上,所以从这一点上来说私有化部署的安全性降低了。
2、 SaaS的安全性:专业
SaaS部署的系统是企业通过购买SaaS服务提供商的服务,从而获得相应的所需功能,但企业通过该服务所处理的数据将无一例外的保存在SaaS服务提供商的服务器中。
服务提供商向很多公司提供租用的服务,所以会有很多工程师进行对系统的日常维护和升级,也更专注于系统的安全性,至少比大部分企业的安全做的更好更全面。
综上所述,好像SaaS的优势更强一些,那就是说我们应该选择SaaS来存储数据吗?其实,究竟选择哪一种数据安全存储方式还应该结合照公司的实际情况。
对于大型企业而言,可以选择私有化部署。首先在本地需要购买服务器,搭建环境,安排专人进行管理,安全保护,此中需要耗费人力财力。但由于企业大、资金足,这些不是考虑的重点,他们完全有能力将自己的系统搭建好,而且也能保证安全性。
对刚起步的中小型企业,选择SaaS是更好的选择,刚起步的企业没有精力去搭建并维护这些系统,且不说有没有能力去搭建这个系统,就算能搭建好这些系统,也不会比SaaS服务提供商的更加安全。所以选择SaaS部署可以给中小型企业节省搭建本地服务器的精力,减少开支,让他们专注于核心业务,更是提供了更多的安全保证。所以即使涉及到核心数据的问题,但是中小型公司应该相信SaaS服务提供商,选择SaaS模式来助力自己的发展。1m筑造是建筑装饰行业标准化的SaaS
ERP软件,在保存数据方面,我们的安全性毋庸置疑。
5. 大数据时代的安防数据存储安全
大数据时代的安防数据存储安全
近几年随着平安城市、智能交通、智能楼宇等行业的快速发展,大集成、大联网推动安防行业进入了大数据时代。安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知,特别是安防行业海量的非结构化视频数据,以及飞速增长的特征数据(卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等),带动了大数据的数据安全一系列问题,吸引着行业的关注。
大数据引发监控数据安全性问题突出
大数据的本质是系统通过处理采集到的所有数据,去提取其特征和共性的信息。通过大数据的处理使得所有的数据都有价值。通过大数据的处理,把传统认为没有价值的信息也能够产生非常有价值的信息,这就叫做数据挖掘。同样的数据摆在我们面前不同的挖掘方法,不同的挖掘目标可以为各种各样的业务的应用产生有价值的信息。对于安防行业,监控技术如今正面临日新月异的变革,模拟视频监控正在向IP网络监控转变,巨大转变的同时对安全性也提出了更高的要求。我们探讨数据安全,包括产品本身的物理安全和产生数据的安全。所以,大数据时代引发监控数据安全性问题有以下几点:
1、基础设备的风险:包括监控中心的存储设备、服务器和前端节点设备的安全性、网络设备的安全性、传输线缆的安全性等。设备的安全可靠是整个大数据安防系统安全运行的基础。
2、信息存取的风险:包括用户非法访问、数据丢失、数据被篡改等。系统信息的安全,主要运用各种加密技术、存储技术、及备份方案来达到系统信息的安全。
3、信息在网络上传输的风险:包括视频信息、录像数据信息、用户信息等在传输过程中保密性、完整性的保障以及传输链路上的节点设备的安全。另外还包括前端采集设备、社会监控资源接入公安监控专网的安全。
4、系统运行的风险:包括接入设备的识别和认证、设备运行故障、软件病毒、恶意代码、以及设备控制的优先级调度等。系统运行时的风险控制主要依靠视频监控软件平台来保障,该软件平台可以完成设备管理、故障监控、访问控制、用户管理、鉴权机制等一系列的功能来保障整个系统的安全运行。
基于以上4点,从存储设备的角度我们主要谈及前面两点。
大数据也催生监控存储方式变革
在一个时代下,必然会发生诸多变革。
视频监控的存储技术和介质从VCR模拟存储、DVR数字存储,逐渐向NVR、NAS、SAN等网络存储发展。而在存储方式上,主要有集中式存储和分布式存储两种。大数据意味着海量的数据,也意味着更复杂、更敏感的数据,这些数据会吸引更多的潜在攻击者。为此,我们关注点是,大数据下的信息安全问题将衍生新的机遇,提升安防的价值。
随着安防形势的复杂多变和大数据时代的来临,对视频录像文件分析的需求越来越多。视频监控系统中也越来越多的使用了高级的数据存储设备和系统,例如专业的磁盘阵列系统等等。同理,安防行业使用这些专业存储设备时,需要充分了解这些软硬件的特性,而不要仅仅把它们当作超级外接大硬盘来使用。在系统设计和实施过程中可以充分利用这些设备中自带的一些数据保护软件来保护自己的数据。常用和流行的数据安全保护技术主要有以下七种:
磁盘阵列:磁盘阵列是指把多个类型、容量、接口甚至品牌一致的专用磁盘或普通硬盘连成一个阵列,使其以更快的速度、准确、安全的方式读写磁盘数据,从而加快数据读取速度、提高数据保存的安全性。
SAN:SAN允许服务器在共享存储装置的同时仍能高速传送数据。这一方案具有带宽高、可用性高、容错能力强的优点,而且它可以轻松升级,容易管理,有助于改善整个系统的总体成本状况。我们推荐FCSAN方案,它能为大数据时代的视频监控,相较于IPSAN方案,大幅减少存储设备台数,从而大幅降低成本,在数据安全方面由于自身设备超高的稳定性和性能来得以保障。
数据备份:备份管理包括数据备份的计划,自动操作,备份日志的保存。
双机容错:双机容错的目的在于保证系统数据和服务的在线性,即当某一系统发生故障时,仍然能够正常的向网络系统提供数据和服务,使得系统不至于停顿,双机容错的目的在于保证数据不丢失和系统不停机。
NAS解决方案通常配置为作为文件服务的设备,由工作站或服务器通过网络协议和应用程序来进行文件访问,大多数NAS链接在工作站客户机和NAS文件共享设备之间进行。这些链接依赖于企业的网络基础设施来正常运行;NAS提供视频监控系统后期视频文件批量处理分析的基本可能。
数据迁移:由在线存储设备和离线存储设备共同构成一个协调工作的存储系统,该系统在在线存储和离线存储设备间动态的管理数据,使得访问频率高的数据存放于性能较高的在线存储设备中,而访问频率低的数据存放于较为廉价的离线存储设备中;视频录像的归档可以充分利用高级存储设备的数据迁移手段;分层存储有效降低存储系统的整体成本。
异地容灾:以异地实时备份为基础的、高效的、可靠的远程数据存储,在各单位的IT系统中,必然有核心部分,通常称之为生产中心。往往给生产中心配备一个备份中心,改备份中心是远程的,并且在生产中心的内部已经实施了各种各样的数据保护。不管怎么保护,当火灾、地震这种灾难发生时,一旦生产中心瘫痪了,备份中心会接管生产,继续提供服务;视频监控的多中心配置越来越多,各个中心的系统和数据容灾应该借鉴IT的容灾技术考虑。
结束语
大数据是继云计算、物联网之后信息产业当前科技创新、产业政策及国家安全领域的又一次知识新增长点。在大数据的背景下信息安全面临着很多的挑战,特别是现阶段视频监控已有的信息安全手段已经不能满足大数据时代的信息安全的实际要求,因此研究大数据时代视频监控所面临的信息安全问题具有重要意义。
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6. 大数据存在的安全问题有哪些
一、分布式系统
大数据解决方案将数据和操作分布在许多系统中,以实现更快的处理和分析。这种分布式系统可以平衡负载,避免单点故障。但是这样的系统容易受到安全威胁,黑客只要攻击一个点就可以渗透整个网络。
二.数据存取
大数据系统需要访问控制来限制对敏感数据的访问,否则,任何用户都可以访问机密数据,有些用户可能会出于恶意使用。此外,网络犯罪分子可以入侵与大数据系统相连的系统,窃取敏感数据。因此,使用大数据的公司需要检查和验证每个用户的身份。
三.数据不正确
网络犯罪分子可以通过操纵存储的数据来影响大数据系统的准确性。因此,网络犯罪分子可以创建虚假数据,并将这些数据提供给大数据系统。比如医疗机构可以利用大数据系统研究患者的病历,而黑客可以修改这些数据,产生不正确的诊断结果。
四.侵犯隐私
大数据系统通常包含机密数据,这是很多人非常关心的问题。这样的大数据隐私威胁已经被全世界的专家讨论过了。此外,网络犯罪分子经常攻击大数据系统以破坏敏感数据。这种数据泄露已经成为头条新闻,导致数百万人的敏感数据被盗。
五、云安全性不足
大数据系统收集的数据通常存储在云中,这可能是一个潜在的安全威胁。网络犯罪分子破坏了许多知名公司的云数据。如果存储的数据没有加密,并且没有适当的数据安全性,就会出现这些问题。
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